公开(公告)号：CN113011427B

公开(公告)日：2022-06-21

申请号：CN202110285256.1

申请日：2021-03-17

申请人： 中南大学 ,  重庆市地理信息和遥感应用中心

发明人： 李海峰 ,  李益 ,  李朋龙 ,  丁忆 ,  马泽忠 ,  张泽烈 ,  胡艳 ,  肖禾 ,  陶超

IPC分类号： G06V10/26 ,  G06V10/44 ,  G06V10/75 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本发明公开了基于自监督对比学习的遥感图像语义分割方法，包括以下步骤：构建语义分割网络模型(如Deeplab v3+)；采用无标注数据对所述网络模型的编码器进行预训练；预训练完成后，在标注样本上对所述网络模型进行有监督语义分割训练；采用有监督语义分割训练完成的网络模型对遥感图像进行语义分割；在预训练的过程中，采用全局风格对比和局部匹配对比结合的方式进行对比学习。本发明将对比自监督学习应用于到了遥感语义分割数据集，提出了全局风格和局部匹配对比学习框架，形成了基于自监督对比学习的遥感图像语义分割方法，使得语义分割方法的适用面更广，分割效果更好。

公开(公告)号：CN113011427A

公开(公告)日：2021-06-22

申请号：CN202110285256.1

申请日：2021-03-17

申请人： 中南大学 ,  重庆市地理信息和遥感应用中心

发明人： 李海峰 ,  李益 ,  李朋龙 ,  丁忆 ,  马泽忠 ,  张泽烈 ,  胡艳 ,  肖禾 ,  陶超

IPC分类号： G06K9/34 ,  G06K9/46 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本发明公开了基于自监督对比学习的遥感图像语义分割方法，包括以下步骤：构建语义分割网络模型(如Deeplab v3+)；采用无标注数据对所述网络模型的编码器进行预训练；预训练完成后，在标注样本上对所述网络模型进行有监督语义分割训练；采用有监督语义分割训练完成的网络模型对遥感图像进行语义分割；在预训练的过程中，采用全局风格对比和局部匹配对比结合的方式进行对比学习。本发明将对比自监督学习应用于到了遥感语义分割数据集，提出了全局风格和局部匹配对比学习框架，形成了基于自监督对比学习的遥感图像语义分割方法，使得语义分割方法的适用面更广，分割效果更好。